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合并 mongodb 子文档

 
集算器(489) MongoDB(9) 合并(3)

来源：https://groups.google.com/forum/#!topic/mongodb-user/BpgEaRqrKsA

**【摘要】**
        Mongodb 的 BSON 存储格式灵活多样，有助于 MongoDB 的入门学习。有集算器 SPL 语言支持后，Mongodb 能实现像数据 SQL 那样的方便查询。若想了解更多，请前往乾学院：合并 mongodb 子文档!

        MongoDB文档的存储格式是BSON，一种类JSON的二进制形式的存储格式。如果熟悉JSON格式，将非常有助于MongoDB的入门学习，不过和JSON一样， BSON结构灵活，组织形式多样，在提供了强大的数据表达能力的同时，要实现类似数据SQL那样的方便查询却变成了一件非常不容易的事。

        针对这个问题，集算器SPL语言内置了丰富的接口，能够极大地方便用户使用Mongodb。 下面就用合并内嵌子文档结构的例子来举例说明。

Collection C1的部分数据如下：

{
       "_id" :   ObjectId("55014006e4b0333c9531043e"),，
       "acls" : {
              "append" : {
                     "users" :   [ObjectId("54f5bfb0336a15084785c393") ],
                     "groups" : [ ]
              },
              "edit" : {
                     "groups" : [ ],
                     "users" : [
                            ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392")
                     ]
              },
              "fullControl" : {
                     "users" : [ ],
                     "groups" : [ ]
              },
              "read" : {
                     "users" : [  ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392"),
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c398")],
                     "groups" : [ ]
              }
       },
     name: "ABC"
}
 
{
       "_id" :   ObjectId("55014006e4b0333c9531043f"),
       "acls" : {
              "append" : {
                     "users" : [ObjectId("54f5bfb0336a15084785c365")   ],
                     "groups" : [ ]
              },
              "edit" : {
                     "groups" : [ ],
                     "users" : [
                            ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392")
                     ]
              },
              "fullControl" : {
                     "users" : [ ],
                     "groups" : [ ]
              },
              "read" : {
                     "users" : [ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392"),  
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c370")],
                     "groups" : [ ]
              }
       },
       name: "ABC"
}
 

      要求按name分组，每组数据是相同的name对应的子文档中的users字段，且数据不能重复。最后的计算结果类似下面这样：

{
result : [
       {
               _id: "ABC",
               readUsers : [
                      ObjectId("54f5bfb0336a15084785c393"),
                      ObjectId("54f5bfb0336a15084785c392"),
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c398"),
                      ObjectId("54f5bfb0336a15084785c365"),
                     ObjectId("54f5bfb0336a15084785c370")
              ]
               }
]
}

      使用集算器SPL的代码如下：

A B
1 =mongo_open("mongodb://localhost:27017/local?user=test&password=test")
2 =mongo_shell(A1,"c1.find(,{_id:0};{name:1})")
3 for A2;name =A3.(acls.read.users|acls.append.users|acls.edit.users|acls.fullControl.users)
4 =B3.new(A3.name:_id,B3.union().id():readUsers)
5 =@|B4.group@1(~._id,~.readUsers)
6 =mongo_close(A1)

      A1:连接MongoDB，连接字格式为mongo://ip:port/db?arg=value&…

      A2: 使用find函数从MongoDB中取数并排序，形成游标：collectoin是c1，过滤条件是空，取出_id之外的所有字段，并按name排序。

      A3: 循环从游标读数，每次取name字段相同的一组文档。A3循环的作用范围是缩进的B3到B5，在这个作用范围内可以用A3来引用循环变量。

      B3:取出本组文档的所有users字段，如下：

      

      B4:合并本组各文档的users。

      B5:将B4去除重复记录后不断地追加到B5中，其中group@1实现去重处理。B5如下：

      

      B5就是本案例的计算目标。如果计算结果太多导致内存放不下，可以在B5中用函数export@j将B4转为json串，不断地追加到文本文件中。

      A6:关闭mongodb。

      MongoDB丰富灵活的存储结构轻量化、高效性，让人印象深刻，而集算器能与它天然融合，提高使用效率，扩展了应用空间。


集算器(489) MongoDB(9) 合并(3)